【摘 要】
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变量选择是建模过程中的重要环节之一,选择合适的变量可以极大的简化模型复杂度,提高模型的可解释性。本文概括了 Lasso类惩罚方法,包括Lasso,Adaptive Lasso 和 SCAD 等衍生
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变量选择是建模过程中的重要环节之一,选择合适的变量可以极大的简化模型复杂度,提高模型的可解释性。本文概括了 Lasso类惩罚方法,包括Lasso,Adaptive Lasso 和 SCAD 等衍生方法,Elastics Net,Group Lasso,Fused Lasso,Graph Lasso等拓展方法,着重比较它们的统计性质和优缺点,总结相关算法并归纳各方法的相关应用情况。文章最后简要列明其他变量选择方法并讨论最新的发展方向和所面临的挑战。
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